GRAN在资源约束的网络计划启发式方法准则选择中的应用

摘要

GRAN研究的目的是为了使网络算法得到更好的研究,目前GRAN已应用到网络分析的各个方面,诸如算法效率的评价,占用内存的多少,运算速度的快慢,多种算法的比较选择等等。本文便是利用文[2—3]所设计的GRAN产生了一定数量的网络后,探讨在资源约束的活动网络计划中启发式准则的效果与网络特征的关系以及用回归方程预估最小松驰时间准则的效果。这样若对多种启发式方法进行同样的分析,便可在应用这些方法之前,比较各种准则的效果,从而选择一个最适合于问题特征的启发式准则。